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RSS订阅转载 vgg16中 nn.Sequential(*list(vgg.classifier._modules.values())[:-1])
原博：https://blog.csdn.net/a1103688841/article/details/89383215先总结一下，self.RCNN_base = nn.Sequential(*list(vgg.features._modules.values())[:-1])，详解如下：vgg是已经构建好的vgg模型。vgg.features是取出vgg16网络中的features大层...
2019-07-25 10:19:21
4058
原创 YOLT论文笔记+Transform_DOTA论文笔记
又开始读YOLT论文，本来是想直接实践的，但由于数据集过大，而且也确实不了解整个流程，所以重新看论文，把重要的几个工作点记录下来。3 YOU ONLY LOOK TWICE网络设计部分+预处理后处理3.1 网络结构this new architecture is optimized for small, densely packed objects3.2 测试过程At test tim...
2019-07-09 09:00:23
991
原创 阅读论文DOTA和RoITransformer_DOTA
通过阅读这两篇论文，可以大致了解遥感图像目标检测领域所存在的问题，以及目前所采用的解决方法有哪些。由于遥感图像天生的特点：the huge variation in the scale, orientation and shape of the object instances：目标尺寸、方向、形状的变化大小而稠密的物体4DOTA介绍由于重力原因，传统目标检测数据集中的目标通常...
2019-07-01 21:41:31
2439
转载 CVPR2019目标检测汇总
原博：https://mp.weixin.qq.com/s/7Ez9KrX-O1fLNt55MgI7RQ二阶段算法1.提出了一种新的边界框回归损失，同时学习边界框变换和定位差异卡耐基梅隆大学、旷视Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object DetectionYihui He, Chenchen Zhu, Jia...
2019-07-01 17:00:23
6138
转载 python-defaultdict
参见https://www.jb51.net/article/149880.htmPython中可以使用collections中的defaultdict类实现创建进行统一初始化的字典。这里总结两种常用一点的初始化方式，分别是初始化为list和int。初始化为list示范代码：#!/usr/bin/python from collections import defaultdict ...
2019-06-27 18:31:53
166
转载 软连接
参见博客：https://biyutong.iteye.com/blog/1445699实例：ln -s /home/gamestat /gamestatlinux下的软链接类似于windows下的快捷方式ln -s a b 中的 a 就是源文件，b是链接文件名,其作用是当进入b目录，实际上是链接进入了a目录如上面的示例，当我们执行命令 cd /gamestat/的时候 实际上...
2019-06-27 10:03:20
119
原创 彻底搞懂YOLO
YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。训练：网络结构：使用1x1和3x3的卷积来代替GoogleNet中原来的Inception模块，使用ImageNet数据集预先训练好GoogleNet。再加入一些新的卷积层，参数是随机初始化的。输出tensor的值是没有任何意义的，我们通过训练，人为规定某个维度的值表示什么。我们规定如下：其中训练样本的x，y，w，h都是已知的，Pr(Obj...
2019-06-12 19:03:59
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原创 YOLT论文代码映射
今天下午看了看论文，大致明白了网络结构，具体还要看代码。开始分析代码：1.首先分析yolt2.py文件此文件中除了main函数，总共有16个子函数，应该是调来调去。先看main函数，依次调用6个函数：（1）init_args():专门用于接收和设置参数，往往需要被设置的参数会根据接收的参数来设置。这些参数一般都是路径或者配置参数等等。如：项目路径为 --yolt_dir一般会根据接收...
2019-06-06 00:05:43
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6
原创 评价四指标
We use four metrics (i.e., precision §, recall ®, F1-score (F1) and mean intersection over union (Mean IoU))。其中P、R、F1-score计算公式如下所示：其中TP(true positive)表示本来就是正例，也被预测为正例的个数，FP(false positive)表示本来是负例，...
2019-06-05 14:36:02
376
原创 DetNet数据集代码部分
通过入口文件trainval_net.py找到数据集相关部分，发现首先通过输入参数args.dataset确定参数args.imdb_name、args_imdbval_name、args.set_cfgs，之后会对这些参数进行处理。处理过程如下：imdb, roidb, ratio_list, ratio_index = combined_roidb(args.imdb_name)train...
2019-06-04 14:27:57
487
转载 遥感图像数据集简介之二
参考链接：https://blog.csdn.net/hongxingabc/article/details/78833485航空遥感图像具有特殊性：1.尺度多样性：航空遥感图像从几百米到近万米的拍摄高度都有，且地面目标即使是同类目标也大小不一，如港口的轮船大的有300多米，小的也只有数十米；2.视角特殊性：航空遥感图像的视角基本都是高空俯视，但常规数据集大部分还是地面水平视角，所以同一目...
2019-05-30 18:29:48
4215
原创 Detnet论文代码映射
首先前四层仍是resnet50的前四层，其中第三层的第一个block会将feature map下采样2倍，第四层的第一个block会将feature map下采样2倍。代码实现如下所示：class Bottleneck(nn.Module): expansion = 4 def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsam...
2019-05-30 10:18:33
246
原创 RFB-Net论文代码映射
Vgg网络代码实现如下： layers = [] # i=3,说明图像是3通道 in_channels = i # cfg：[64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'C', 512, 512, 512, 'M', # 512, 512, 512] for v in cfg: ...
2019-05-28 23:33:29
1010
原创 Python Numpy Tutorial
翻译自：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/NumpyNumpy是python科学计算的一个核心库。它提供了高性能多维数据对象以及操作这些数组的工具。Arraysnumpy数据是一个相同数据类型的值网格，用一个非负整数的元组来索引。rank：维数shape：是一个整数元组，元素表示每一维的大小我们可以用python的lists初...
2019-05-28 22:52:44
273
原创 彻底搞懂SSD网络结构
还是得从下图说起，之前一直没实际搞清楚。SSD的网络结构流程如下图所示：tensorflow代码如下： with tf.variable_scope(scope, 'ssd_300_vgg', [inputs], reuse=reuse): # Original VGG-16 blocks. net = slim.repeat(inputs, 2, ...
2019-05-27 22:15:52
43903
6
原创 彻底搞懂VGGNet-16
VGGNet-16在整体上可以划分为8个部分（8段），前5段为卷积网络，后3段为全连网络。首先创建第一段卷积网络，这一段卷积网络由2个卷积层和1个最大池化层构成，即共3层。对于两个卷积层，其卷积核的大小都是3x3，同时卷积核数量（输出通道数）也均为64，步长为1x1，padding均为1。—这也就是我们做卷积时所关心的几个参数：卷积核大小、卷积核深度、步长、padding。故，第一个卷积层的输入...
2019-05-27 15:51:16
6559
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原创 RFB-Net论文笔记
摘要深层次的网络虽然有很好的特征表示能力，但是计算代价高。而轻量级的网络实时性高，但精度不好。本篇论文中，通过人工设计的机制来增强轻量特征。提出RFB模块来提高特征可辨别性和鲁棒性。我们把RFB模块和SSD结合，构建RFB-Net检测器。为了评测它的有效性，实验在两个主要的benchmarks上进行，并证明了RFB-Net可以达到速度和精度的统一。理解：好像是通过RFB模块，来提高特征表达能力...
2019-05-27 15:17:53
246
原创 卷积核大小与卷积后特征图大小
卷积中的特征图大小计算方式有两种，分别是‘VALID’和‘SAME’。1.如果计算方式采用’VALID’，则：其中为Wout输出特征图的大小，Win为输入特征图的大小，F为卷积核大小，stride为卷积步长。不能整除时向上取整。2.如果计算方式采用’SAME’，输出特征图的大小与输入特征图的大小保持不变，其中padding为特征图填充的圈数。若采用’SAME’方式，kernel_si...
2019-05-26 19:58:28
12941
2
原创 pytorch可视化工具
使用pytorch可视化工具：1.复制代码2.报错：torch版本必须大于1.0.0，于是重新装了pytorch和pytorchvision报错：No module named ‘numpy.core._multiarray_umath’，于是更新numpyhttps://www.cnblogs.com/Terrypython/p/10467859.html...
2019-05-25 10:00:30
159
原创 RFBNet代码运行+配置pytorch0.4.0
官方链接：https://github.com/ruinmessi/RFBNet1.创建虚拟环境，激活，用conda install安装对应pytorch0.4.0版本：conda install pytorch=0.4.0 cuda90 -c pytorch（官网），并用import pytorch、pytorch.version、pytorch.cuda.is_available()查看是否...
2019-05-24 10:48:41
1255
1
原创 pytorch安装
简直了简直了，又装了一天pytorch，不就是想把代码运行起来吗？配环境咋那么困难呢？现在的问题是，之前运行ga-rpn代码时，好像是用pip install命令安装了对应CUDA9.0的pytorch1.1。那么现在想要安装多个版本的pytorch，我该怎么办呢？1.用conda创建虚拟环境2.激活虚拟环境3.安装pytorch对应版本。那么用pip install安装呢？还是用cond...
2019-05-23 20:00:50
4490
转载 numpy-arange()
参考：https://blog.csdn.net/u011649885/article/details/76851291返回值： np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是5，步长为1。参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。...
2019-05-23 18:11:23
2971
转载 conda创建python虚拟环境及使用
1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。2、conda常用的命令。1）conda list 查看安装了哪些包。2）conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境3）conda update conda 检查更新当前conda3、创建python虚拟环境。使用 conda c...
2019-05-23 10:58:38
184
原创 CVPR2018-2019论文梳理
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247486719&idx=1&sn=061fd69d867ef292e66ce80ed58a9c33&chksm=ec1fe106db6868100c2a333c6e121ce04c862c867a0cbc2c326a6283edfdc54d9cdb292...
2019-05-22 21:46:08
239
转载 Python学习
参考链接：https://www.numpy.org.cn/article/basics/python_numpy_tutorial.html1.基本数据类型（1）Numbers（数字类型）x = 3print(type(x)) # Prints "<class 'int'>"print(x) # Prints "3"print(x + 1) # Addit...
2019-05-22 16:24:58
89
转载 numpy学习
numpy教程也看了不少了，最开始看哔哩哔哩，后来看教程，可还是糊里糊涂的。最主要的原因在于看的太杂，以至于什么都没记住。参考链接：https://www.numpy.org.cn/article/advanced/index.htmlNumPy简单入门教程1.数组基础（1）创建一个数组# 1D Arraya = np.array([0, 1, 2, 3, 4])b = np.arr...
2019-05-22 15:41:56
132
转载 交叉熵损失函数
交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点：而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层：一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的...
2019-05-21 11:37:35
197
转载 tf.logging.set_verbosity(tf.logging.DEBUG)
在tensorflow中有函数可以直接log打印，这个跟ROS系统中打印函数差不多。TensorFlow使用五个不同级别的日志消息。 按照上升的顺序，它们是DEBUG，INFO，WARN，ERROR和FATAL。 当您在任何这些级别配置日志记录时，TensorFlow将输出与该级别相对应的所有日志消息以及所有级别的严重级别。 例如，如果设置了ERROR的日志记录级别，则会收到包含ERROR和FA...
2019-05-20 09:33:25
995
原创 GA-RPN代码运行
1.环境配置官方链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/INSTALL.md其中mmcv和pytorch都可以按此链接直接安装即可。NCCL好像是用于多GPU的。用pip install 包名 安装包以后，包都放在anaconda目录下，因为默认pip也是anaconda的python所对应的。见下图：之后按官方链...
2019-05-16 18:32:50
2031
3
转载 python-dict()
dict() 函数用于创建一个字典。返回一个字典。语法class dict(**kwarg)class dict(mapping, **kwarg)class dict(iterable, **kwarg)参数说明：**kwargs – 关键字mapping – 元素的容器。iterable – 可迭代对象实例>>>dict() ...
2019-05-13 20:19:43
830
原创 Ubuntu-vim命令
1.修改文件：先按"i”，即切换到“插入”状态。就可以通过上下左右移动光标，或空格、退格及回车等进行编辑内容2.保存退出：按键盘左上角的"ESC"，左下角的插入状态不见了。然后这时，我们输入冒号，输入wq保存退出即可。...
2019-05-13 17:37:09
141
转载 python-dict.items()
原文链接：https://www.runoob.com/python/att-dictionary-items.html语法items()方法语法：dict.items()参数NA。返回值以列表形式返回可遍历的(键, 值) 元组。实例以下实例展示了 items()函数的使用方法：dict = {'Google': 'www.google.com', 'Runoob': 'www...
2019-05-12 21:13:22
758
转载 python-easydict模块
EasyDict可以让你像访问属性一样访问dict里的变量。`1. 问题d = {'foo':3, 'bar':{'x':1, 'y':2}}print(d['foo']) # 如果想要访问字典的元素需要这么写print(d['bar']['y']) # 如果想要继续访问字典中字典的元素需要使用二维数组#print(d.foo) 这样写会出错哦！输出：32但是感觉这样太麻...
2019-05-12 20:17:11
159
NWPU VHR-10 dataset.zip
2019-11-25
空空如也
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